Представьте себе программное приложение, которое создает мир и взаимопонимание между арендодателями и арендаторами. Какую ценность это будет иметь в этом мире постоянной текучести арендной платы и раздоров?
Это задача, которую взял на себя Облиго, нью-йоркской финтех-компании, которая использует искусственный интеллект и машинное обучение для определения уровня риска арендаторов, чтобы арендодатели чувствовали себя в большей безопасности при транзакциях. Компания только что объявила о финансировании серии B в размере 35 миллионов долларов.
«Вся наша идея проста: мы хотим, чтобы аренда квартиры или дома на одну семью была такой же простой, как снять номер в отеле», — рассказал VentureBeat Омри Дор, соучредитель и главный операционный директор Obligo. «Основным препятствием на пути к этому был залог, который причиняет такую же боль как арендодателям, так и арендаторам. Все дело в доверии. Если мы сможем установить доверие между арендодателями и арендаторами, то большинство барьеров, вызывающих раздоры, исчезнут».
Открытый банкинг является важным фактором для определения права арендатора
При заселении платформа Obligo использует открытые банковские данные и андеррайтинг на основе искусственного интеллекта, чтобы определить право арендатора арендовать квартиру без внесения залога.
Открытое банковское обслуживание — это относительно новый подход, который требует от всех депозитных финансовых учреждений открывать данные о клиентах и/или платежах для rрегулируемые поставщики для доступа, использования и обмена. Это разрушает монополии финансовых услуг и позволяет большему количеству игроков выйти на рынок.
Obligo разработала программное обеспечение на основе искусственного интеллекта и машинного обучения, включив в свою платформу открытый банкинг.
«Существует много интересных технологических задач», — сказал Дор. «С одной стороны, негласными героями всех этих видов продуктов на самом деле являются интеграции и инженеры, создающие интеграции для работы с ними, системы учета, которые используют арендодатели — и это различные стандартные отраслевые системы, которые вы разработали. работать с ним очень легко». По словам Дора, более опытные арендодатели фактически используют API Obligo.
Более сложный тип технологий, конечно же, ориентирован на машинное обучение и искусственный интеллект. «Именно здесь, я думаю, мы смогли добиться действительно невероятного прогресса, потому что мы получили все эти богатые данные, о которых я упомянул», — сказал Дор. «Мы возьмем банковский счет, но я не буду рассматривать слишком много данных… например, мы не хотим знать, куда вы ходите за покупками. Мы берем данные и извлекаем (метатипические) признаки. Тогда они по сути агрегируются и анонимизируются, поэтому мы не знаем точно, где вы делали покупки. Вот пример:
«Мы посмотрим на средний остаток на вашем банковском счете за последние шесть месяцев, разделенный на вашу ежемесячную арендную плату», — сказал Дор. «Это число высокое или низкое? Если это число низкое, это означает, что на вашем счете обычно не так много денег, и это потенциально более рискованная ситуация. Если вокруг крутится много денег, обычно это может означать, что вы более безопасный арендатор. Поэтому мы используем такие функции».
Что производит движок искусственного интеллекта Obligo
По словам Дора, искусственный интеллект платформы Obligo предсказывает, какие арендаторы наиболее или наименее рискованны в том смысле, что их аренда может привести к неоплаченной задолженности перед арендодателем. Традиционные решения для прогнозирования рисков арендаторов имели ряд недостатков, которые Obligo смогла решить.
Во-первых, сказал Дор, данные, используемые для традиционных решений, были не очень обширными и основывались на таких показателях, как баллы FICO, проверки анкетных данных и общий доход. Напротив, по словам Дора, механизм искусственного интеллекта Obligo преимущественно опирается на очень богатые открытые банковские данные. Это означает, что с согласия арендатора Obligo получает доступ к истории транзакций по банковскому счету арендатора.
Второй недостаток традиционных попыток предсказать риск арендатора заключается в том, что они обычно не знают о результатах аренды. По словам Дора, эти традиционные модели высечены на камне и основаны на старых наборах данных, которые не только устарели, но и, как правило, предвзяты из-за конкретного портфеля недвижимости, из которого они взяты. Напротив, поскольку Obligo занимается процессом выселения, Obligo имеет возможность видеть результат каждой аренды, что позволяет реализовать настоящий цикл машинного обучения.
Одна из ключевых проблем, с которыми Obligo сталкивается в сфере искусственного интеллекта, заключается в том, что до окончания аренды требуется очень много времени. Это означает, что Obligo придется долго ждать, чтобы наблюдать за достаточно большим количеством окончаний аренды, чтобы позволить своему механизму искусственного интеллекта учиться, сказал Дор.
Углубляемся в технологию Obligo
Старший инженер Ори Звиран, руководитель команды основных технологий Obligo, ответил на несколько подробных вопросов VB о том, как все это работает.
VentureBeat: Какие инструменты искусственного интеллекта и машинного обучения вы конкретно используете?
Звиран: «Мы исследуем блокноты Jupyter с помощью pandas, Scikit-learn и Statsmodels (библиотек Python). Затем мы развертываем производство на AWS Sagemaker».
ВенчурБит: АИспользуете ли вы модели и алгоритмы «из коробки» — например, из DataRobot или других источников?
Звиран: «Мы используем Scikit-learn и Statsmodels».
VentureBeat: Какие облачные решения вы используете? Вы являетесь магазином AWS и используете там множество инструментов для рабочих процессов искусственного интеллекта, например Sagemaker?
Звиран: «Да, мы используем Sagemaker, и вся наша платформа размещена на AWS». Мы используем Mongo и Postgres под управлением AWS.
VentureBeat: Сколько вы зарабатываете сами?
Звиран: «Мы сами собираем модель на Python, Scikit и, конечно же, полагаемся на серверную часть нашей собственной платформы для получения данных и их предварительной обработки. Мы развертываем модель в Sagemaker для производства.
VentureBeat: Как вы «маркируете» данные для рабочих процессов машинного обучения и искусственного интеллекта?
Звиран: «Это наш секретный соус и наш опыт в предметной области. Нам необходимо очень тщательно определить, какой «результат» аренды мы оптимизируем. Боюсь, я не смогу больше рассказать об этом».
VentureBeat: Можете ли вы рассказать, какой объем данных вы обрабатываете?
Звиран: Наши открытые банковские данные не являются сверхвысокоразмерными (без видео и изображений), и мы еще больше уменьшаем их размерность. Это означает, что наши модели можно довольно быстро обучить памяти. Я уверен, что в будущем нам придется использовать более сложные решения, чтобы справиться с растущими масштабами».
Ценностное предложение Obligo
По словам Дора, арендодатели и управляющие недвижимостью могут использовать Obligo, чтобы упростить процесс заселения, соответствовать постоянно меняющимся нормативным требованиям и сделать свои объявления более привлекательными для арендаторов.
Пакет продуктов Obligo обеспечивает упрощенный процесс аренды, который включает в себя возможность для арендодателей отказаться от залога, хотя при необходимости он всегда доступен. Затем арендаторы приступают к оплате онлайн-платежей за заселение.
При выезде Obligo берет на себя все вычеты по окончании срока аренды, возвращая залог или выставляя арендатору счета за любые открытые расходы. Арендодатели не виноваты во всем этом, и если потенциальный арендатор соответствует требованиям, он или она не платят залог. Вся традиционная документация становится ненужной, сказал Дор.
Сотрудничество с владельцами недвижимости
Obligo сотрудничает с более чем 100 технически подкованными владельцами и управляющими недвижимостью в США, включая AIR, Beam Living (StuyTown) и Common.
«Obligo достигла выдающихся технологических достижений как в своей способности прогнозировать риски арендаторов, так и в эффективном процессе взыскания долгов», — заявил Йорам Снир, управляющий партнер 83North, в сообщении для СМИ. «Мы считаем, что набор продуктов, который создает команда Obligo, вскоре может стать незаменимым отраслевым стандартом в США и за их пределами».
Раунд финансирования возглавил инвестор 83North. Дополнительные инвесторы, участвующие в раунде, включают Хайсейдж Венчурс, 10D, Энтри Капитал, Венчурная группа выпускниковкачества MUFG.
Благодаря недавнему раунду А, Obligo за последние 50 месяцев собрала 12 миллионов долларов. Компания заявила, что новое финансирование будет использовано для расширения линейки продуктов, увеличения доли рынка и внедрения революционных решений по аренде в миллионы домов по всей территории США.
VentureBeat
Миссия VentureBeat - стать цифровой городской площадью, где лица, принимающие технические решения, могут получить знания о трансформирующих технологиях и транзакциях. На нашем сайте представлена важная информация о технологиях и стратегиях обработки данных, которая поможет вам руководить своей организацией. Мы приглашаем вас стать членом нашего сообщества, чтобы получить доступ:
- актуальная информация по интересующей вас тематике
- наши новостные рассылки
- закрытый контент для лидеров мнений и льготный доступ к нашим ценным мероприятиям, таким как Преобразовать НЕТ: Узнать больше
- сетевые функции и многое другое
Источник: https://venturebeat.com/2021/11/04/using-ai-to-verify-renter-eligibility-and-risk/
- 100
- доступ
- Учетная запись
- Бухгалтерский учет
- дополнительный
- консультативный
- AI
- алгоритмы
- Все
- объявило
- API
- приложение
- около
- AWS
- Банка
- счет в банке
- Банковское дело
- барьеры
- Ширина
- биллинг
- Коробка
- Строительство
- Наличный расчёт
- Вызывать
- вызов
- расходы
- Проверки
- облако
- соучредитель
- Общий
- сообщество
- Компания
- согласие
- содержание
- ворковать
- данным
- Датаробот
- Долг
- Развитие
- Интернет
- Эффективный
- инженер
- Инженеры
- События
- Расширьте
- лица
- Особенности
- финансовый
- Финансовые институты
- финансовые услуги
- FinTech
- финансирование
- Раунд финансирования
- будущее
- Расти
- инструкция
- здесь
- High
- история
- Главная
- Гостиница
- Как
- HTTPS
- идея
- В том числе
- доход
- промышленность
- информация
- учреждения
- интеграций
- интерес
- инвестор
- Инвесторы
- IT
- Основные
- знания
- вести
- УЧИТЬСЯ
- изучение
- привело
- уровень
- Объявления
- Длинное
- обучение с помощью машины
- управляющий партнер
- рынок
- Медиа
- миллиона
- Наша миссия
- ML
- модель
- деньги
- месяцев
- ноутбуки
- онлайн
- открытый
- открытый банкинг
- Опция
- организации
- Другое
- Владельцы
- боль
- партнер
- оплата
- платежи
- Платформа
- «портфель»
- Predictions
- Продукт
- Производство
- Продукция
- собственность
- Питон
- выздоровление
- уменьшить
- регуляторы
- Аренда
- Снижение
- sagemaker
- Шкала
- безопасность
- смысл
- Серии
- Серия A
- Серия B
- Услуги
- набор
- Поделиться
- Шоппинг
- просто
- ШЕСТЬ
- So
- Software
- разработка программного обеспечения
- Решения
- РЕШАТЬ
- площадь
- системы
- Технический
- технологии
- Технологии
- Будущее
- время
- сделка
- Сделки
- Доверие
- нам
- андеррайтинг
- ценностное
- VC
- предприятие
- VentureBeat
- Видео
- видимость
- ждать
- Что такое
- Работа
- рабочий
- работает
- Мир